Algoritmos evolutivos multi-objetivo para reconfiguração de redes em sistemas de distribuição de energia elétrica

• Main Author: Sanches, Danilo Sipoli
• Other Authors: Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
• Format: Others
• Language: pt
• Published: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP 2013
• Subjects: Algoritmos evolutivos multi-objetivo; Large-scale distribution system; Multi-objective evolutionary algorithms; Network reconfiguration; Node-depth encoding; Reconfiguração de redes; Representação nó-profundidade; Sistema de distribuição de grande porte
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-26032013-080436/

Encontrar a configuração de mínimas perdas ôhmicas ou que forneça um adequado plano de restabelecimento aptos a ocorrência de faltas permanentes são problemas de natureza combinatorial, com múltiplos objetivos e restrições, que envolvem funções cujas características, em geral, dificultam o uso de técnicas de programação matemática. Algoritmos Evolutivos têm apresentado resultados animadores para esses problemas, especialmente quando aplicados em sistemas de distribuição de grande porte. Neste trabalho são propostas duas novas metodologias, baseadas em Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo, para reconfiguração de redes em sistemas de distribuição, que podem ser aplicadas para o tratamento dos problemas de redução de perdas ôhmicas e restabelecimento de energia em sistemas de grande porte (com milhares de barras, linhas e chaves). Para o desenvolvimento dessas metodologias, foi utilizado uma estrutura de dados para manipular grafos produzindo exclusivamente configurações radiais e conexas, chamada Representação Nó-profundidade. As metodologias propostas foram testadas para diversos sistemas, dentre os quais destaca-se um com 30:880 barras, tendo sido satisfatórios os resultados obtidos. Para o problema de restabelecimento de energia foram testados falta única e múltiplas faltas. === Find the distribution system configuration of minimum power losses or that provides an adequate service restoration plan is a combinatorial, multi-objective and multi constraint problems, which involves functions whose characteristics, in general, difficult the use of mathematical programming techniques. Evolutionary Algorithms have shown relevant results for these problems, especially for Large-Scale Distribution Systems. This work proposes two methodologies for network reconfiguration based on Multi-Objective Evolutionary Algorithms, which can be applied to treat the problems of power loss reduction and service restoration in large scale distribution systems (with thousands of buses, lines and switches). In order to develop these methodolgies, it was used a data structure to manipulate graphs producing exclusively radial and connected connections, called Node Depth Encoding. The proposed methodologies were successfully tested in several distribution systems, among them one with 30,880 buses. The problem of service restoration is analyzed considering cases of single and multiple faults.